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【数字前沿】AI加速仿真，西门子Simcenter带你进入研发效率的“秒级时代”！
发布时间：
2026-04-28
如果您是一名研发工程师，想必对这样的场景再熟悉不过：周五下午四点，为了验证一个关键的设计修改，您调整好模型参数，点击“求解”。屏幕上的进度条缓慢蠕动，风扇的轰鸣声提示着服务器正满负荷运转——预计完成时间：18小时35分钟。这意味着，方案是否可行，要等到周六下午甚至下周一才能揭晓。如果结果报错或不达预期，等待您的又是一个漫长的调试循环。一个高精度仿真往往需要数小时甚至数天，而当需要评估几十上百个方案时，仿真时间便成为研发流程中绕不开的瓶颈
如果您是一名研发工程师，想必对这样的场景再熟悉不过：周五下午四点，为了验证一个关键的设计修改，您调整好模型参数，点击“求解”。屏幕上的进度条缓慢蠕动，风扇的轰鸣声提示着服务器正满负荷运转——预计完成时间：18小时35分钟。这意味着，方案是否可行，要等到周六下午甚至下周一才能揭晓。如果结果报错或不达预期，等待您的又是一个漫长的调试循环。一个高精度仿真往往需要数小时甚至数天，而当需要评估几十上百个方案时，仿真时间便成为研发流程中绕不开的瓶颈。
在这个竞争白热化的工业时代，“快”就是生命线。“计算慢、周期长、算力贵”——这三座大山，始终横亘在研发效率面前。但假如仿真能够实现“秒级响应”呢？这个念头听起来有些科幻。然而，随着工业软件巨头西门子正式收购仿真AI领域的领跑者Altair，这一曾经遥不可及的设想，正在以超乎想象的速度照进工业现实。
01、西门子Simcenter仿真工程AI新图景
随着西门子完成对Altair的收购，Simcenter AI解决方案得到了显著增强与拓展。Simcenter深度融合仿真与试验数据，借助机器学习、深度学习等人工智能技术，将AI能力系统性地融入物理仿真过程，从而大幅提升仿真效率，拓展仿真应用边界。通过“AI+仿真”的协同驱动，Simcenter能够帮助企业实现成百上千倍的仿真速度提升，同时以更低的成本开展自动设计优化与智能设计空间探索，有效增强产品性能与市场竞争力。
支撑Simcenter实现这一完整AI仿真图景的，是一套先进、丰富且引领技术前沿的AI产品矩阵，主要包括Simcenter ROM、PhysicsAI以及HEEDS。
Simcenter ROM：AI降阶模型让复杂仿真变成秒级预测
降阶模型（Reduced Order Model，ROM）是工程领域为突破高精度仿真计算效率低、成本高这一瓶颈而发展出的关键技术。其核心思路是：基于历史高保真仿真数据或试验测试数据，通过数学或机器学习方法提取关键特征，构建一个能够快速预测结果的替代模型。通过这种方式，原本需要数小时才能完成的仿真计算，可以压缩至秒级完成预测。
Simcenter Reduced Order Modeling（ROM）正是基于这一思想、面向工程师打造的无代码模型降阶平台。它支持从仿真结果、试验测量数据等多种数据源出发，创建并导出包括Amesim子模型、FMU、ONNX等格式在内的AI降阶模型。用户无需深厚的专业背景，只需准备好数据，即可在ROM简洁直观的向导界面引导下，完成数据前处理、模型降阶及AI模型一键输出。
通过Simcenter ROM，工程团队可以将高精度仿真模型转化为轻量化AI模型，并在系统仿真、控制系统开发甚至数字孪生应用中实时运行。例如在电池热管理、电机性能预测或乘员舱热舒适性分析等场景中，ROM模型可以在保持较高精度的同时大幅提升计算效率。
Simcenter PhysicsAI：AI直接预测工程结果
Simcenter PhysicsAI 是一个站在行业前沿、基于几何深度学习（GDL）的无参数AI预测平台。
与 Simcenter ROM 不同，PhysicsAI 面向的是另一类应用场景。ROM 通常要求模型具有明确的参数化定义，这在某些实际工程问题中较难满足。而 PhysicsAI 无需模型参数化，仅需用户提供历史仿真数据，即可基于几何深度学习技术，快速构建产品几何外形与性能表现之间的映射关系。它支持材料属性、边界条件、工艺参数等多维度变量输入，能够实现对 CAD/CAE 模型的全场云图预测。模型训练完成后，可用于快速预测新的工程问题，推理速度达到秒级，将原本数小时甚至数天的仿真计算大幅压缩。
此外，PhysicsAI 具有学科中立的特性，无论是结构分析、电磁场计算还是流体仿真，均可适用。
Simcenter HEEDS：AI加速智能设计空间探索
在很多工程问题中，研发的难点并不在于完成一次仿真，而在于找到最优的设计方案。以电机设计为例，工程师往往需要同时调整转子/定子参数、几何尺寸、材料属性等多种参数，并可能涉及热性能仿真、电磁性能仿真等多个学科。不同的参数组合与学科交叉会产生各异的性能结果，导致设计空间极其庞大。如果依靠人工逐个调整参数，效率将非常有限。
因此，越来越多企业开始采用设计探索（Design Exploration）技术，通过自动化的方式搜索最优方案。HEEDS 正是这一领域的佼佼者。凭借丰富的设计仿真软件接口，HEEDS 能够帮助用户在一个平台中搭建完整的产品设计仿真流程，实现多学科设计仿真流程的自动化。同时，结合智能搜索算法框架 SHERPA 与 AI 驱动的仿真预测器，HEEDS 能够显著缩短仿真寻优时间。根据西门子内部测试及大量用户反馈，引入 AI 技术后，HEEDS 平均可为用户节省 40% 的优化时间。对于动辄需要数百次迭代的产品优化过程而言，这是一个相当可观的效率提升。
02、AI仿真正在成为设计创新的重要工具
过去，仿真更多被视为一种验证工具，主要用于检查设计是否满足性能要求。而在AI技术的加持下，仿真正在迅速转变为驱动设计创新的核心引擎。借助AI驱动的仿真体系，企业可以在更短时间内探索更多设计方案，减少物理试验次数，并在产品开发早期做出更优决策。
随着工业数字化的不断深入，越来越多制造企业开始将AI技术引入工程仿真流程。西门子Simcenter平台也将在降阶模型、物理仿真AI、设计空间探索、AI模型助手及AI辅助试验等多个方向持续发力，加速AI技术在工程领域的落地应用。
如果您希望了解如何在现有研发流程中引入AI驱动的工程仿真技术，欢迎与我们交流。我们将结合您的研发流程、产品类型与行业特点，与您一同探讨适合的仿真AI解决方案，助力工程团队进一步提升研发效率。
关键词：
PLM | ALM | iMerge | NX | MOM | Simcenter
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